목차
- 소개
- 구조화된 데이터 이해하기
- 구직 공고에 구조화된 데이터를 구현하는 이점
- 구직 공고 구조화된 데이터의 주요 구성요소
- 구직 공고에 대한 구조화된 데이터 구현 단계
- FlyRank의 구조화된 데이터 접근법
- 일반적인 함정과 피하는 방법
- 결론
- 자주 묻는 질문
소개
당신이 구직자라고 상상해 보십시오. 수많은 구직 공고를 스크롤하면서 자신의 기술과 관심사에 맞는 공고를 찾으려고 노력하고 있습니다. 이제, 회사 평가, 급여 범위, 지원 절차와 같은 추가적인 세부 사항이 검색 결과에 직접 보여지는 구직 공고를 본다고 상상해 보십시오. 이는 결코 비현실적인 시나리오가 아닙니다. 구조화된 데이터의 힘이 작용하는 것입니다. 구직 공고를 위한 구조화된 데이터는 Google과 같은 검색 엔진에서 구직 공고의 가시성을 높일 뿐만 아니라 구직자에게 더욱 풍부한 경험을 제공합니다. 이 가이드에서는 구직 공고를 위한 구조화된 데이터를 구현하는 방법을 탐구하여 귀하의 공고가 검색 결과에서 동적이고 매력적인 항목으로 표시되도록 할 것입니다.
구조화된 데이터를 통합함으로써, 기업은 모집 전략을 상당히 개선하여 잠재적인 후보자가 공개된 직무를 더 쉽게 찾고 지원할 수 있도록 도울 수 있습니다. 이 블로그의 목표는 귀하의 웹사이트에서 구직 공고를 위한 효과적인 구조화된 데이터를 구현하는 데 필요한 지식을 제공하여 보다 많은 유자격 후보자에게 도달하도록 돕는 것입니다. 우리는 구조화된 구직 공고 데이터에 대한 이점, 주요 구성 요소, 단계별 구현 기술을 안내할 것입니다.
구조화된 데이터 이해하기
구조화된 데이터란 무엇인가요?
구조화된 데이터는 웹페이지에 대한 정보를 제공하고 그 콘텐츠를 분류하는 데 사용되는 표준화된 형식입니다. 특정 코딩 형식—JSON-LD(Linked Data를 위한 JavaScript 객체 표기법)를 사용함으로써, 구조화된 데이터는 검색 엔진이 페이지의 정보를 이해하는 데 용이하게 하여 콘텐츠가 정확하게 색인되고 검색 결과에서 리치 스니펫으로 나타날 수 있도록 합니다.
구직 공고를 위한 구조화된 데이터의 중요성
구조화된 데이터를 사용한 구직 공고는 검색 결과에서 눈에 띄게 표시될 가능성을 높입니다. 이는 단순히 가시성을 높이는 것뿐만 아니라, 귀하의 사이트로 트래픽을 유도하고 적합한 후보자를 유치할 가능성을 높이는 데 도움을 줍니다. 구조화된 데이터는 검색 엔진 결과 페이지(SERP)에서 구직자에게 상세한 정보를 직접 제공하여 불필요한 탐색을 줄임으로써 사용자 경험을 개선합니다.
구직 공고에 구조화된 데이터를 구현하는 이점
검색 결과에서의 가시성 향상
구조화된 데이터를 통합하면 귀하의 구직 공고가 Google for Jobs에 표시됩니다. 이는 웹 전역에서 구직 공고를 하나의 일관된 검색 기능으로 편집하는 플랫폼입니다. Google for Jobs에 표시됨으로써, 귀하의 공고는 더 넓은 대중에게 도달할 수 있어 노출이 크게 증가합니다.
클릭률 향상
구조화된 데이터를 통해 생성된 리치 결과는 검색 결과에서 더 많은 정보를 직접 제공합니다. 이는 구직 공고를 더욱 매력적으로 만들고 후보자들이 귀하의 사이트를 클릭하도록 유도하며, 응모율 증가로 이어질 수 있습니다.
지원자의 질 향상
구조화된 데이터를 통해 상세한 구직 정보를 제공하면 지원자들에게 역할, 자격 및 혜택에 대한 초기 통찰력을 제공함으로써 필터링을 돕습니다. 이러한 명확성은 해당 직무에 진정으로 관심이 있는 더 유자격 후보자를 유치할 수 있습니다.
채용 과정 단순화
구조화된 데이터는 모든 관련 구직 세부사항이 쉽게 접근 가능하고 이해할 수 있도록 보장하여 채용 프로세스를 간소화할 수 있습니다. 이는 관련 없는 지원서 수를 줄여서 지원자와 채용 담당자 모두의 시간을 절약합니다.
구직 공고 구조화된 데이터의 주요 구성요소
구직 공고를 위한 구조화된 데이터를 생성할 때, 완전성과 Google의 가이드라인 준수를 보장하기 위해 몇 가지 주요 요소를 포함하는 것이 중요합니다:
필수 요소
- 직책: 직책을 명확하게 지정하세요. 장식적인 문자 및 오해의 소지가 있는 구문을 피하세요.
- 채용 조직: 채용 회사의 이름을 포함하세요.
- 직무 설명: 직무의 책임, 자격, 기술, 근무 시간 및 기타 관련 세부 정보를 포함한 포괄적인 직무 설명을 제공하세요.
- 게시 날짜: ISO 8601 형식을 사용하여 게시 날짜를 기록하세요.
- 직무 위치: 작업이 수행될 장소를 지정하세요. 물리적 위치를 포함할 수 있으며, 원격 직무인 경우 이를 명시하세요.
- 지원 방법: 잠재 지원자들이 직무에 지원할 수 있는 방법을 상세히 설명하세요.
권장 요소
- 급여: 투명도와 매력을 높일 수 있는 급여 범위 또는 특정 수치를 포함하세요.
- 고용 유형: 제공되는 고용 유형을 정의하세요(예: 정규직, 파트타임, 계약직).
- 지원 마감일: 구직 신청 마감일을 명시하세요.
- 교육 및 경력 요건: 필요한 교육 인증 및 이전 경험을 명확히 설명하세요.
구직 공고에 대한 구조화된 데이터 구현 단계
단계 1: 스키마 마크업
스키마 마크업을 사용하여 사이트의 HTML에서 구직 공고 정보를 명확하게 정의하는 것부터 시작합니다. Schema.org는 구직 공고 스키마를 활용하기 위한 광범위한 문서와 예제를 제공합니다:
{
"@context": "https://schema.org",
"@type": "JobPosting",
"title": "소프트웨어 엔지니어",
"description": "우리 팀에 합류할 숙련된 소프트웨어 엔지니어를 찾고 있습니다.",
"datePosted": "2024-02-24T19:33:17+00:00",
"employmentType": "FULL_TIME",
"hiringOrganization": {
"@type": "Organization",
"name": "FlyRank Inc.",
"sameAs": "https://flyrank.com"
},
"jobLocation": {
"@type": "Place",
"address": {
"@type": "PostalAddress",
"streetAddress": "123 Main St.",
"addressLocality": "스프링필드",
"addressRegion": "IL",
"postalCode": "62701",
"addressCountry": "US"
}
},
"baseSalary": {
"@type": "MonetaryAmount",
"currency": "USD",
"value": {
"@type": "QuantitativeValue",
"value": 60000,
"unitText": "YEAR"
}
}
}
단계 2: 테스트 및 검증
스키마 마크업이 추가되면 Google의 리치 결과 테스트를 활용하여 구조화된 데이터에 오류가 없는지 확인합니다. 이 도구를 사용하면 Google이 검색 결과에서 귀하의 구조화된 데이터를 어떻게 표시할 것인지 확인하고 문제를 식별하고 수정할 수 있습니다:
- Google의 리치 결과 테스트 도구를 사용하여 검증하세요.
- 모든 오류 또는 경고를 수정하여 완전한 준수를 보장하고 검색 결과 향상을 극대화하세요.
단계 3: 모니터링 및 최적화
Google Search Console을 통합하여 구조화된 데이터의 성과를 모니터링하세요:
- 리치 결과 보고서를 확인하여 귀하의 구직 공고 성과를 확인하세요.
- 통찰력을 사용하여 시간에 따라 구조화된 데이터를 정제하고 최적화하여 정확하고 효과적으로 유지하세요.
FlyRank의 구조화된 데이터 접근법
FlyRank에서는 AI 기반 콘텐츠 엔진을 사용하여 구직 공고를 최적화하여 각 항목이 구조화된 데이터 가이드라인을 준수하고 전체 가시성과 참여도를 높이도록 정교하게 제작됩니다. 우리의 협력적인 접근 방식은 구직 공고의 디지털 존재감을 증대시켜 데이터 기반 기술을 활용하여 기업에 우수한 결과를 제공합니다.
사례 연구: HulkApps
HulkApps와의 파트너십에 따라 FlyRank는 그들의 구직 공고를 위해 고급 구조화된 데이터 전략을 성공적으로 구현하여 유기적 트래픽을 10배 증가시키고 플랫폼 전반에 걸쳐 가시성을 강화했습니다. 이 사례 연구는 구조화된 데이터가 효과적으로 최적화되지 않을 때 채용 노력을 어떻게 변화시킬 수 있는지를 보여줍니다:
일반적인 함정과 피하는 방법
잘못된 표현
모든 구조화된 데이터가 웹 페이지에 표시되는 콘텐츠를 정확하게 반영하는지 확인하세요. 어떤 불일치가 있을 경우 정책 위반으로 이어져 검색 목록에서 제거될 수 있습니다. 급여, 직무 역할 또는 회사 규모와 같은 측면에서 과장하거나 잘못 표현하는 것을 피하세요.
만료된 구직 공고
구직 목록을 최신 상태로 유지하세요. 직책이 채워지면 구직 공고를 제거하거나 업데이트하세요. 또는 validThrough 속성을 사용하여 구직 공고의 만료 날짜를 나타내어 검색 엔진과 후보자 모두에게 정확한 정보를 전달하세요.
가이드라인 비준수
Google의 구조화된 데이터 가이드라인을 준수하는 것이 필수적입니다. 이러한 규칙을 위반하면 벌금을 받을 수 있으며, 수동 조치로 인해 검색 가시성이 감소할 수 있습니다. 모든 구조화된 데이터가 Google의 정책을 준수하는지 확인하고 정기적으로 감사를 수행하여 정확성을 유지하세요.
결론
구직 공고에 대한 구조화된 데이터를 구현하는 것은 가시성과 후보자에 대한 매력을 향상시켜 귀하의 채용 전략을 높이는 효과적인 방법입니다. 제시된 단계에 따라 구조화된 데이터 기술을 활용하면 더욱 풍부하고 효율적인 채용 과정을 촉진할 수 있습니다. FlyRank의 서비스를 사용하면 기업은 구직 공고를 원활하게 최적화하여 원하는 후보자와의 연결을 개선하고 경쟁이 치열한 구직 시장에서 그들의 범위를 확장할 수 있습니다.
자주 묻는 질문
구성 데이터란 무엇인가요?
구조화된 데이터는 웹페이지의 내용을 표준화된 형식을 사용하여 구성하고 태그 지정하는 방법으로, 검색 엔진이 콘텐츠를 이해하고 검색 결과에 적절하게 표시할 수 있게 합니다.
구조화된 데이터는 구직 공고에 어떻게 이점을 주나요?
구조화된 데이터는 구직 공고의 가시성을 높이고 클릭률을 증가시키며 검색 리스트 내에서 상세한 정보를 제공하여 더 많은 유자격 후보자를 유치하는 데 도움을 줍니다.
FlyRank는 구조화된 데이터 구현에 어떻게 도움을 줄 수 있나요?
FlyRank는 AI 기반 콘텐츠 엔진과 데이터 기반 전략을 활용하여 구직 공고를 위한 구조화된 데이터를 최적화하여 가이드라인 준수, 가시성 증가 및 참여를 향상시킵니다.
구조화된 데이터는 얼마나 자주 업데이트해야 하나요?
구직 자세나 회사 정보의 변경 사항을 반영하기 위해 구조화된 데이터를 정기적으로 검토하고 업데이트해야 합니다. 만료된 목록이나 새로운 구직 공고에 대해서는 즉시 업데이트를 해야 합니다.
디지털 전략에서 구조화된 데이터를 구현하는 방법에 대한 추가 통찰력과 FlyRank의 혁신적인 서비스에 대해 더 알아보려면 우리의 접근법을 방문하세요.
